Позиция: Senior/middle Data Scientist (разработка нейронных сетей)
Компания: Fourmi Soft
Локация: РФ
Формат: удаленка
Занятость: полная
Оформление: СТД
ЗП: от 300 000 на руки
🟣Задачи:
• Разрабатывать, поддерживать и внедрять модели в банковские процессы, акцентируя внимание на Change-деятельности (внедрение новых, ещё не опробованных в банке подходов).
• Участвовать в взаимодействии с бизнес-заказчиками: проводить интервью, формулировать технические и бизнес-требования к создаваемым моделям, представлять результаты их разработки и оценивать финансовый эффект.
• Оптимизировать и дорабатывать внутренние фреймворки для снижения рутинной работы.
• Разрабатывать дизайн экспериментов для оценки эффективности моделей в бизнес-процессах.
• Совместно с командой DE реализовывать ETL-процессы подготовки данных для моделей.
• В сотрудничестве с командой MLOps отвечать за внедрение моделей в систему исполнения и их дальнейшую интеграцию с системами заказчика.
🟣Что ищем:
• Знания в области обучения с подкреплением (RL) и графовых нейронных сетей
• Глубокие знания в классическом машинном обучении (ML) и глубоком обучении (DL)
• Подтверждённый опыт разработки и интеграции моделей в бизнес-процессы
• Опыт работы с основным набором инструментов для инженеров по глубокому обучению: torch, pandas, numpy, networkX, PyG, matplotlib, библиотеки классического ML
• Опыт работы с системами хранения и обработки данных, такими как HDFS и Spark
🟣Мы предлагаем:
• полностью удаленную работу
• интересные проекты для крупных заказчиков
• адекватный лояльный менеджмент без бюрократии.
Узнать подробнее и выслать резюме⬇️
📩Контакты: @YnochkaKosso
Важно! Перед отправкой резюме, проследите, чтобы в нем были следующие пункты:
1. Краткое описание проектов
2. Выполняемые Вами задачи
3. Достижения/результаты
4. Стек
Компания: Fourmi Soft
Локация: РФ
Формат: удаленка
Занятость: полная
Оформление: СТД
ЗП: от 300 000 на руки
🟣Задачи:
• Разрабатывать, поддерживать и внедрять модели в банковские процессы, акцентируя внимание на Change-деятельности (внедрение новых, ещё не опробованных в банке подходов).
• Участвовать в взаимодействии с бизнес-заказчиками: проводить интервью, формулировать технические и бизнес-требования к создаваемым моделям, представлять результаты их разработки и оценивать финансовый эффект.
• Оптимизировать и дорабатывать внутренние фреймворки для снижения рутинной работы.
• Разрабатывать дизайн экспериментов для оценки эффективности моделей в бизнес-процессах.
• Совместно с командой DE реализовывать ETL-процессы подготовки данных для моделей.
• В сотрудничестве с командой MLOps отвечать за внедрение моделей в систему исполнения и их дальнейшую интеграцию с системами заказчика.
🟣Что ищем:
• Знания в области обучения с подкреплением (RL) и графовых нейронных сетей
• Глубокие знания в классическом машинном обучении (ML) и глубоком обучении (DL)
• Подтверждённый опыт разработки и интеграции моделей в бизнес-процессы
• Опыт работы с основным набором инструментов для инженеров по глубокому обучению: torch, pandas, numpy, networkX, PyG, matplotlib, библиотеки классического ML
• Опыт работы с системами хранения и обработки данных, такими как HDFS и Spark
🟣Мы предлагаем:
• полностью удаленную работу
• интересные проекты для крупных заказчиков
• адекватный лояльный менеджмент без бюрократии.
Узнать подробнее и выслать резюме⬇️
📩Контакты: @YnochkaKosso
Важно! Перед отправкой резюме, проследите, чтобы в нем были следующие пункты:
1. Краткое описание проектов
2. Выполняемые Вами задачи
3. Достижения/результаты
4. Стек
Вакансия: СТО/Tech Lead
Вилка: от 20000$ + % от прибыли компании.
Компания: BrainShells
Команда опытных математиков, программистов и аналитиков. Мы работаем с алгоритмами машинного обучения и строим сложные модели с использованием искусственного интеллекта.
Находимся в поиске технического лидера в нашу команду!
Требования к кандидату:
- Высшее профильное образование;
- Сильный технический бэкграунд: опыт разработки, системного проектирования или архитектуры решений;
- Глубокая экспертиза в разработке на Java (enterprise-уровень;
- Опыт проектирования и построения backend-платформ и высоконагруженных сервисов с использованием Java-экосистемы;
- Карьерная эволюция в сторону стратегических ролей - Product Manager / Solution Architect / System Designer / CTO / Tech Lead или аналогичные позиции;
- Практический опыт работы в доменах AI / ML / Big Data / Data-platforms;
- Опыт работы в крупных технологических компаниях или масштабных цифровых продуктах;
- Способность работать на стыке бизнеса, технологий и продуктовой стратегии.
Условия:
- Участие в разработке динамично развивающегося продукта, работающего на рынке в реальном времени;
- Справедливую заработную плату выше рынка ;
- Проработав 1 год у нас разработчики получают премию 3-6 окладов, в зависимости от вклада в компанию;
- Возможность прокачивать свою экспертизу за счет работы с топовыми коллегами и обучения в моменте;
- Проверенный и постоянно обновляемый набор обучающих материалов: развитие сотрудников – наш фокус;
- Классный молодой коллектив профессионалов, заряженных на результат.
-Ценим порядочность, честность и открытость;
- Возможность реализовывать смелые и амбициозные инициативы;
- Горизонтальную структуру, отсюда отсутствие бюрократии, микроменеджмента и синдромов «больших начальников»;
Мы за результат, а не процесс. У всех наших сотрудников удобный график и удаленная работа по всему миру!
Контакт: @dybovanya
Вилка: от 20000$ + % от прибыли компании.
Компания: BrainShells
Команда опытных математиков, программистов и аналитиков. Мы работаем с алгоритмами машинного обучения и строим сложные модели с использованием искусственного интеллекта.
Находимся в поиске технического лидера в нашу команду!
Требования к кандидату:
- Высшее профильное образование;
- Сильный технический бэкграунд: опыт разработки, системного проектирования или архитектуры решений;
- Глубокая экспертиза в разработке на Java (enterprise-уровень;
- Опыт проектирования и построения backend-платформ и высоконагруженных сервисов с использованием Java-экосистемы;
- Карьерная эволюция в сторону стратегических ролей - Product Manager / Solution Architect / System Designer / CTO / Tech Lead или аналогичные позиции;
- Практический опыт работы в доменах AI / ML / Big Data / Data-platforms;
- Опыт работы в крупных технологических компаниях или масштабных цифровых продуктах;
- Способность работать на стыке бизнеса, технологий и продуктовой стратегии.
Условия:
- Участие в разработке динамично развивающегося продукта, работающего на рынке в реальном времени;
- Справедливую заработную плату выше рынка ;
- Проработав 1 год у нас разработчики получают премию 3-6 окладов, в зависимости от вклада в компанию;
- Возможность прокачивать свою экспертизу за счет работы с топовыми коллегами и обучения в моменте;
- Проверенный и постоянно обновляемый набор обучающих материалов: развитие сотрудников – наш фокус;
- Классный молодой коллектив профессионалов, заряженных на результат.
-Ценим порядочность, честность и открытость;
- Возможность реализовывать смелые и амбициозные инициативы;
- Горизонтальную структуру, отсюда отсутствие бюрократии, микроменеджмента и синдромов «больших начальников»;
Мы за результат, а не процесс. У всех наших сотрудников удобный график и удаленная работа по всему миру!
Контакт: @dybovanya
🚀 Вакансия: Junior/Middle/Senior Data Scientist
🏦 Компания: Сбер, Команда AI-трансформации B2B
🤑 Финансы: 190k/240k/310k gross + годовой бонус
🏙 Локация: г. Москва, м. Кутузовская, Сбер-Сити
Наша команда занимается внедрением AI и ML в процессы ценообразования кредитныхбанковских продуктов. Наши заказчики - Блок Казначейство и Блок Корпоративный инвестиционный бизнес. В процессе работы мы реализуем весь жизненный цикл модели - от сбора требований до интеграции решения в бизнес-процессы. Результаты нашей работы влияют как на Банк (изменение структуры баланса, и снижение взятых на Банк рисков), так и на клиентов (предложение кастомных наборов банковских продуктов по индивидуальным ценам).
👷♂️ Что нужно делать:
У нас есть два направления и занятость на них смешенная. Возможна как работа только по одному, так и микс из обоих.
Направление GenAI:
Проектировать и разрабатывать архитектуру AI-агентов на базе LLM
Строить агентные системы (ReAct, Plan-and-Execute, Multi-Agent) с использованием LangChain, LangGraph
Интегрировать агентов с внутренними API и банковскими системами
Разрабатывать RAG-пайплайны
Внедрять агентов в продакшн и обеспечивать их надежную работу
Оценивать качество и метрики агентных решений
Направление ClassicML:
Проводить сбор, очистку и анализ данных;
Формировать и проверять гипотезы;
Выбирать архитектуру моделей;
Разрабатывать ML-модели и алгоритмы для финансовых задач;
Выводить модели в production и интегрировать результаты в бизнес-процессы;
Сопровождать и поддерживать реализованные решения.
Взаимодействовать с заказчиками и представлять результаты руководству Банка;
🛠 Стек: Python(Pandas, NumPy, Scikit-learn, PyTorch/TensorFlow)
🧙♂️ Требования к кандидату:
Хорошие знания теории Classic ML
Глубокое обучение: опыт построения и обучения нейросетевых архитектур (MLP, CNN, RNN/LSTM, Transformers)
Понимание полного цикла ML-проекта: от гипотезы до продакшна и мониторинга
Опыт разработки и внедрения GenAI решени й (LangChain, LangGraph или кастомные реализации)
RAG: пайплайны, векторные базы данных (FAISS/Chroma/Qdrant)
Опыт с open-source LLM (Llama, Mistral, Qwen и др.)
💪 Будет плюсом:
Знания в области финансов
Владение BigData stack
Навыки работы с git, Jira, Confluence
Опыт end-2-end разработки ML-моделей (EDA-MVP-Solution-Validation-Production)
🍪 Что предлагаем:
Конкурентная заработная плата и годовые бонусы;
Работа с современным стеком технологий;
Возможность обучения за счет компании;
Регулярные DS-митапы, большое внутреннее DS&AI community;
ДМС;
Современный офис с двумя спортзалами.
📩 Резюме и вопросы слать в тг @VNKazanir или на почту vnkazanir@sber.ru
🏦 Компания: Сбер, Команда AI-трансформации B2B
🤑 Финансы: 190k/240k/310k gross + годовой бонус
🏙 Локация: г. Москва, м. Кутузовская, Сбер-Сити
Наша команда занимается внедрением AI и ML в процессы ценообразования кредитныхбанковских продуктов. Наши заказчики - Блок Казначейство и Блок Корпоративный инвестиционный бизнес. В процессе работы мы реализуем весь жизненный цикл модели - от сбора требований до интеграции решения в бизнес-процессы. Результаты нашей работы влияют как на Банк (изменение структуры баланса, и снижение взятых на Банк рисков), так и на клиентов (предложение кастомных наборов банковских продуктов по индивидуальным ценам).
👷♂️ Что нужно делать:
У нас есть два направления и занятость на них смешенная. Возможна как работа только по одному, так и микс из обоих.
Направление GenAI:
Проектировать и разрабатывать архитектуру AI-агентов на базе LLM
Строить агентные системы (ReAct, Plan-and-Execute, Multi-Agent) с использованием LangChain, LangGraph
Интегрировать агентов с внутренними API и банковскими системами
Разрабатывать RAG-пайплайны
Внедрять агентов в продакшн и обеспечивать их надежную работу
Оценивать качество и метрики агентных решений
Направление ClassicML:
Проводить сбор, очистку и анализ данных;
Формировать и проверять гипотезы;
Выбирать архитектуру моделей;
Разрабатывать ML-модели и алгоритмы для финансовых задач;
Выводить модели в production и интегрировать результаты в бизнес-процессы;
Сопровождать и поддерживать реализованные решения.
Взаимодействовать с заказчиками и представлять результаты руководству Банка;
🛠 Стек: Python(Pandas, NumPy, Scikit-learn, PyTorch/TensorFlow)
🧙♂️ Требования к кандидату:
Хорошие знания теории Classic ML
Глубокое обучение: опыт построения и обучения нейросетевых архитектур (MLP, CNN, RNN/LSTM, Transformers)
Понимание полного цикла ML-проекта: от гипотезы до продакшна и мониторинга
Опыт разработки и внедрения GenAI решени й (LangChain, LangGraph или кастомные реализации)
RAG: пайплайны, векторные базы данных (FAISS/Chroma/Qdrant)
Опыт с open-source LLM (Llama, Mistral, Qwen и др.)
💪 Будет плюсом:
Знания в области финансов
Владение BigData stack
Навыки работы с git, Jira, Confluence
Опыт end-2-end разработки ML-моделей (EDA-MVP-Solution-Validation-Production)
🍪 Что предлагаем:
Конкурентная заработная плата и годовые бонусы;
Работа с современным стеком технологий;
Возможность обучения за счет компании;
Регулярные DS-митапы, большое внутреннее DS&AI community;
ДМС;
Современный офис с двумя спортзалами.
📩 Резюме и вопросы слать в тг @VNKazanir или на почту vnkazanir@sber.ru
Аккредитованная IT компания Neoflex ищет 🔥 Lead AI Engineer / AI Architect (LLM) 🔥
🔍 Компания: Neoflex консалтинг
🔍 Занятость: полная
🔍 Локация: удалёнка РФ
💥 ЗП: от 300 до 500к в зависимости от опыта
✅ Оформление: по ТК РФ бессрочный трудовой договор
Мы развиваем направление LLM/GenAI и ищем инженера, который станет техническим лидером для нескольких продуктовых команд: поможет проектировать LLM‑системы (включая агентные workflow), выстроит подходы к оценке качества и надёжности, и будет помогать командам стабильно доводить решения до промышленной эксплуатации.
Если вы не совпадаете со всеми пунктами, но вам близки сложные агентные workflow и вы понимаете, как выстраивать валидацию и observability — откликайтесь.
💥 Стек проекта: Python, PyTorch, LangChain/LangGraph, Milvus/Weaviate/etc, Triton/vLLM, LangFuse, LiteLLM, FastAPI, GitLab CI, SQL.
Чем предстоит заниматься:
Помогать командам с архитектурой и системным дизайном: reference‑подходы, дизайн‑ревью, стандарты, best practices для нескольких продуктовых команд.
Проектировать и улучшать агентные решения: выбирать паттерны (router, planner/executor, ReAct и т.п.), проектировать tool use, structured output, orchestration (workflow/graph/state machine), безопасные контуры выполнения.
Выстраивать качество и надёжность: метрики, бенчмарки и regression‑проверки, A/B‑эксперименты, мониторинг, guardrails, observability (трейсинг/логирование/алерты).
Оптимизировать производительность и стоимость инференса (latency/cost), помогать командам с production‑готовностью (SLA, стабильность, масштабирование).
Курировать R&D‑прототипы и доводить их до продукта; менторить коллег, развивать инженерную экспертизу (митапы/хакатоны — по желанию).
Что мы ждём от вас (must-have):
3+ лет коммерческого опыта в software engineering / backend / AI/ML инженерии, из них 2+ года в LLM/GenAI‑проектах (в проде).
Уверенное владение Python, SQL, Git и хорошее понимание инженерных практик разработки (архитектура сервисов, тестирование, CI/CD, эксплуатация).
Опыт внедрения и поддержки в промышленной эксплуатации решений на базе LLM (включая мониторинг/инциденты/качество/стоимость).
Опыт построения систем оценки качества LLM/agent решений: метрики, датасеты/бенчмарки, автоматизированные проверки, A/B‑эксперименты, интерпретация результатов.
Опыт технического лидерства: дизайн/архитектурные решения, координация с командами, взаимодействие с заказчиками, защита/аргументация технических решений.
Будет плюсом:
Опыт построения AI‑платформ, фреймворков, SDK или внутренних библиотек/компонентов для команд.
Опыт оптимизации и/или кастомизации инференса (vLLM/Triton/квантизация/батчинг/кэширование).
Опыт fine‑tuning / PEFT (LoRA/QLoRA) или дообучения эмбеддеров/реранкеров.
Опыт работы с мультимодальными и речевыми моделями (VLM, ASR, TTS).
Вклад в open‑source, публикации/выступления на конференциях.
Умение объяснять сложные вещи простым языком и переводить требования бизнеса в технические метрики качества.
👌🏻 Если вакансия заинтересовала, пишите в л/с @HelenaList
вкладывайте своё резюме, отправляйте ссылку на hh как вам удобно 😊
За рекомендацию нашей вакансии плюсик в карму 😍
#Lead #Engineer #Architect #LLM
🔍 Компания: Neoflex консалтинг
🔍 Занятость: полная
🔍 Локация: удалёнка РФ
💥 ЗП: от 300 до 500к в зависимости от опыта
✅ Оформление: по ТК РФ бессрочный трудовой договор
Мы развиваем направление LLM/GenAI и ищем инженера, который станет техническим лидером для нескольких продуктовых команд: поможет проектировать LLM‑системы (включая агентные workflow), выстроит подходы к оценке качества и надёжности, и будет помогать командам стабильно доводить решения до промышленной эксплуатации.
Если вы не совпадаете со всеми пунктами, но вам близки сложные агентные workflow и вы понимаете, как выстраивать валидацию и observability — откликайтесь.
💥 Стек проекта: Python, PyTorch, LangChain/LangGraph, Milvus/Weaviate/etc, Triton/vLLM, LangFuse, LiteLLM, FastAPI, GitLab CI, SQL.
Чем предстоит заниматься:
Помогать командам с архитектурой и системным дизайном: reference‑подходы, дизайн‑ревью, стандарты, best practices для нескольких продуктовых команд.
Проектировать и улучшать агентные решения: выбирать паттерны (router, planner/executor, ReAct и т.п.), проектировать tool use, structured output, orchestration (workflow/graph/state machine), безопасные контуры выполнения.
Выстраивать качество и надёжность: метрики, бенчмарки и regression‑проверки, A/B‑эксперименты, мониторинг, guardrails, observability (трейсинг/логирование/алерты).
Оптимизировать производительность и стоимость инференса (latency/cost), помогать командам с production‑готовностью (SLA, стабильность, масштабирование).
Курировать R&D‑прототипы и доводить их до продукта; менторить коллег, развивать инженерную экспертизу (митапы/хакатоны — по желанию).
Что мы ждём от вас (must-have):
3+ лет коммерческого опыта в software engineering / backend / AI/ML инженерии, из них 2+ года в LLM/GenAI‑проектах (в проде).
Уверенное владение Python, SQL, Git и хорошее понимание инженерных практик разработки (архитектура сервисов, тестирование, CI/CD, эксплуатация).
Опыт внедрения и поддержки в промышленной эксплуатации решений на базе LLM (включая мониторинг/инциденты/качество/стоимость).
Опыт построения систем оценки качества LLM/agent решений: метрики, датасеты/бенчмарки, автоматизированные проверки, A/B‑эксперименты, интерпретация результатов.
Опыт технического лидерства: дизайн/архитектурные решения, координация с командами, взаимодействие с заказчиками, защита/аргументация технических решений.
Будет плюсом:
Опыт построения AI‑платформ, фреймворков, SDK или внутренних библиотек/компонентов для команд.
Опыт оптимизации и/или кастомизации инференса (vLLM/Triton/квантизация/батчинг/кэширование).
Опыт fine‑tuning / PEFT (LoRA/QLoRA) или дообучения эмбеддеров/реранкеров.
Опыт работы с мультимодальными и речевыми моделями (VLM, ASR, TTS).
Вклад в open‑source, публикации/выступления на конференциях.
Умение объяснять сложные вещи простым языком и переводить требования бизнеса в технические метрики качества.
👌🏻 Если вакансия заинтересовала, пишите в л/с @HelenaList
вкладывайте своё резюме, отправляйте ссылку на hh как вам удобно 😊
За рекомендацию нашей вакансии плюсик в карму 😍
#Lead #Engineer #Architect #LLM
#vacancy #HFT #Trading #senior #middle #ML #research
🔍 We are looking for an HFT Researcher to join a closed research laboratory at the intersection of foundational AI and quantitative finance. The company operates its own AI lab building unified foundation models that simultaneously understand language and numerical time series. Now launching a high-frequency trading operation entirely from scratch!
The project is led by a leading AI researcher:
Professor at the University of Montreal, researcher at Mila – Quebec AI Institute, former lead scientist at IBM Research, author of groundbreaking papers at NeurIPS 2024, including the first open-source brain foundation models and research on personality sequence in LLMs.
✅ What matters:
• Ideally: commercial experience in high-frequency trading
• Also considered: relevant personal projects, academic research focused on market microstructure or quantitative finance
• Strong skills in machine learning with practical application to high-frequency data
• Solid foundation in statistics, probability theory, and optimization
• Confident programming skills in Python, experience with ML frameworks, attention to code efficiency
• English is mandatory, minimum B2 level
💼 What they offer:
💰 €120k – €170k gross/year — depending on experience and location, discussed individually
🌍 Locations: Montreal (Canada), the Netherlands, Serbia, Cyprus, Dubai, or remote via B2B contract from an EU time zone
✈️ Relocation to the Netherlands with support provided
🧠 Non-bureaucratic team, research focus, direct work with one of the leading researchers in the field
📩 Send your CV via Telegram: @veronikavlasovets
🔍 We are looking for an HFT Researcher to join a closed research laboratory at the intersection of foundational AI and quantitative finance. The company operates its own AI lab building unified foundation models that simultaneously understand language and numerical time series. Now launching a high-frequency trading operation entirely from scratch!
The project is led by a leading AI researcher:
Professor at the University of Montreal, researcher at Mila – Quebec AI Institute, former lead scientist at IBM Research, author of groundbreaking papers at NeurIPS 2024, including the first open-source brain foundation models and research on personality sequence in LLMs.
✅ What matters:
• Ideally: commercial experience in high-frequency trading
• Also considered: relevant personal projects, academic research focused on market microstructure or quantitative finance
• Strong skills in machine learning with practical application to high-frequency data
• Solid foundation in statistics, probability theory, and optimization
• Confident programming skills in Python, experience with ML frameworks, attention to code efficiency
• English is mandatory, minimum B2 level
💼 What they offer:
💰 €120k – €170k gross/year — depending on experience and location, discussed individually
🌍 Locations: Montreal (Canada), the Netherlands, Serbia, Cyprus, Dubai, or remote via B2B contract from an EU time zone
✈️ Relocation to the Netherlands with support provided
🧠 Non-bureaucratic team, research focus, direct work with one of the leading researchers in the field
📩 Send your CV via Telegram: @veronikavlasovets
#Dataengineer #Dataинженер #Dataengineerвакансии
Data Engineer
🔥 Мы в поиске Дата инженера на проектную занятость
Грейд: middle+|Senior
Ставка: от 272К до 285К
Гражданство/Локация: РФ
Загрузка: фуллтайм
Срок: долгосрочный
Оформление: только ИП 📌
✅ Обязательные требования:
- Опыт работы в роли Data Engineer от 4-х лет;
- Опыт полного цикла создания данных: от проектирования пайплайнов и моделей до внедрения в production и мониторинга;
- Системное мышление, способность проектировать масштабируемые и отказоустойчивые решения, учитывающие объем, скорость и разнообразие данных;
- Навыки эффективной коммуникации с командами аналитики, бизнес-аналитиков, DevOps и разработки продуктов;
- Опыт проведения нагрузочных тестов DataLake-платформ;
- Практический опыт написания эффективных SQL-запросов для анализа и трансформации данных в StarRocks или аналогичных OLAP-системах (ClickHouse, Impala);
- Умение создавать и поддерживать таблицы, партиции, представления;
- Базовое понимание модели данных StarRocks (дублирующиеся/агрегатные таблицы) для реализации готовых решений;
- Опыт загрузки данных (через файлы, INSERT, использование простых коннекторов);
- Работа с HMS через Spark или Hive для создания/обновления таблиц, чтения метаданных. Понимание, для чего нужен каталог метаданных;
- Уверенная работа с Parquet, Iceberg, JSON, CSV. Понимание преимуществ колоночных форматов;
- Опыт написания DAG в Airflow (или аналоги) для планирования регулярных ETL-задач. Понимание принципов идемпотентности и перезапуска задач;
- Интеграция Data Ocean Nova с источниками данных (базы данных, BI-инструменты). Понимание архитектуры таких платформ (часто микросервисной на базе K8s);
- Понимание, как перечисленные компоненты взаимодействуют друг с другом в единой платформе. Например, как запрос из StarRocks через HMS получает метаданные таблиц, а Ranger проверяет права доступа;
- SQL (Продвинутый уровень);
- Сложные JOIN, оконные функции (window functions), агрегации;
- Умение читать и анализировать план выполнения запроса (EXPLAIN) для базовой оптимизации;
- Python (Средний уровень);
- Разработка скриптов для ETL, работа с API, Pandas для обработки данных умеренного объема. Знание основ;
- PySpark: Умение писать и оптимизировать Spark-приложения (DataFrame API) для пакетной обработки данных. Понимание основ работы трансформаций и действий (transformations/actions), принципов партиционирования данных в Spark;
- Kubernetes: Базовое понимание концепций (Pod, Deployment, Service). Опыт запуска и мониторинга своих задач (Spark, контейнеры) в K8s. Умение работать с логами подов.
📆 Задачи:
- Самостоятельная разработка, реализация и поддержка интеграционных решений на стеке технологий, принятых в команде (Java, Groovy, Apache Nifi, Airflow);
- Определение стека технологий для конкретных проектов и задач;
- Решать технически сложные задачи, которые не могут решить другие инженеры в команде;
- Оперативно реагировать на информацию о проблемах в зоне ответственности, выполнять задачи в установленные сроки;
- Разрабатывать и контролировать актуальность документации по взаимодействию конфигурационных единиц платформы больших данных;
- Предоставлять отчеты о своей деятельности начальнику отдела/руководителю в порядке, установленном руководством;
- Контроль качества интеграционных решений с последующим созданием задач/дефектов для рефакторинга;
- Определять технологическую стратегию развития проекта или продукта, работать на перспективу;
- Выстраивать процессы (например, CI/CD, код-ревью), внедрять и развивать инженерные практики.
@aliiS_a
Data Engineer
Грейд: middle+|Senior
Ставка: от 272К до 285К
Гражданство/Локация: РФ
Загрузка: фуллтайм
Срок: долгосрочный
Оформление: только ИП 📌
- Опыт работы в роли Data Engineer от 4-х лет;
- Опыт полного цикла создания данных: от проектирования пайплайнов и моделей до внедрения в production и мониторинга;
- Системное мышление, способность проектировать масштабируемые и отказоустойчивые решения, учитывающие объем, скорость и разнообразие данных;
- Навыки эффективной коммуникации с командами аналитики, бизнес-аналитиков, DevOps и разработки продуктов;
- Опыт проведения нагрузочных тестов DataLake-платформ;
- Практический опыт написания эффективных SQL-запросов для анализа и трансформации данных в StarRocks или аналогичных OLAP-системах (ClickHouse, Impala);
- Умение создавать и поддерживать таблицы, партиции, представления;
- Базовое понимание модели данных StarRocks (дублирующиеся/агрегатные таблицы) для реализации готовых решений;
- Опыт загрузки данных (через файлы, INSERT, использование простых коннекторов);
- Работа с HMS через Spark или Hive для создания/обновления таблиц, чтения метаданных. Понимание, для чего нужен каталог метаданных;
- Уверенная работа с Parquet, Iceberg, JSON, CSV. Понимание преимуществ колоночных форматов;
- Опыт написания DAG в Airflow (или аналоги) для планирования регулярных ETL-задач. Понимание принципов идемпотентности и перезапуска задач;
- Интеграция Data Ocean Nova с источниками данных (базы данных, BI-инструменты). Понимание архитектуры таких платформ (часто микросервисной на базе K8s);
- Понимание, как перечисленные компоненты взаимодействуют друг с другом в единой платформе. Например, как запрос из StarRocks через HMS получает метаданные таблиц, а Ranger проверяет права доступа;
- SQL (Продвинутый уровень);
- Сложные JOIN, оконные функции (window functions), агрегации;
- Умение читать и анализировать план выполнения запроса (EXPLAIN) для базовой оптимизации;
- Python (Средний уровень);
- Разработка скриптов для ETL, работа с API, Pandas для обработки данных умеренного объема. Знание основ;
- PySpark: Умение писать и оптимизировать Spark-приложения (DataFrame API) для пакетной обработки данных. Понимание основ работы трансформаций и действий (transformations/actions), принципов партиционирования данных в Spark;
- Kubernetes: Базовое понимание концепций (Pod, Deployment, Service). Опыт запуска и мониторинга своих задач (Spark, контейнеры) в K8s. Умение работать с логами подов.
- Самостоятельная разработка, реализация и поддержка интеграционных решений на стеке технологий, принятых в команде (Java, Groovy, Apache Nifi, Airflow);
- Определение стека технологий для конкретных проектов и задач;
- Решать технически сложные задачи, которые не могут решить другие инженеры в команде;
- Оперативно реагировать на информацию о проблемах в зоне ответственности, выполнять задачи в установленные сроки;
- Разрабатывать и контролировать актуальность документации по взаимодействию конфигурационных единиц платформы больших данных;
- Предоставлять отчеты о своей деятельности начальнику отдела/руководителю в порядке, установленном руководством;
- Контроль качества интеграционных решений с последующим созданием задач/дефектов для рефакторинга;
- Определять технологическую стратегию развития проекта или продукта, работать на перспективу;
- Выстраивать процессы (например, CI/CD, код-ревью), внедрять и развивать инженерные практики.
@aliiS_a
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
#вакансия
#удалёнкаИзРф или #гибрид
#fulltime
#нет_аккредитации
Лига Ставок
200 000 – 400 00 рублей на руки
ML Engineer (RecSys)
ЧЕМ ПРЕДСТОИТ ЗАНИМАТЬСЯ
• Улучшить рекомендации в линии - 60% времени
• Research в области рекомендаций (генеративные рекомендации) - 30% времени
• (оставшиеся 10% - организационные вопросы (встречи и т.п.))
ЖДЕМ ОТ ТЕБЯ
• Общий опыт работы в ml 2-3 года
• Опыт работы с рекомендательными системами - минимум 1 год (а лучше 2) и глубокое понимание области обработки речи (NLP)
• ИЛИ Опыт работы с моделями обработки речи (именно обучение моделек) и хорошее понимание области рекомендаций
• Необходим опыт в обучении любых нейросетей
• Глубокое понимание архитектуры трансформеров, рекуррентных сетей, сверточных сетей к контексте использования в области NLP
• Хорошее знание мат статистики и методологии AB тестов
• Большим плюсом будет знание и опыт работы с SASRec, двухбашенными моделями
🎯ЧТО ПРЕДЛАГАЕМ:
• Компания с масштабными медийными проектами (Медиа Баскет, Медиа Теннис, Дом Спорта в Санкт-Петербурге).
• Реальные карьерные треки и обучение, поддержка роста и экспертного развития
• Более 500+ скидок и привилегий у партнеров Лиги
• Корпоративные спортивные комьюнити: бег, бокс, растяжка, футбол и т. д. и всегда открыты к внедрению новых
• Удобный гибридный формат работы с гибким началом и окончанием дня
• Сокращенная пятница
• Современный офис в 30 секундах от метро с зоной отдыха
• Розыгрыши билетов на спортивные мероприятия
• Собственный хакатон и прочие активности
Резюме и вопросы @Priboch
#удалёнкаИзРф или #гибрид
#fulltime
#нет_аккредитации
Лига Ставок
200 000 – 400 00 рублей на руки
ML Engineer (RecSys)
ЧЕМ ПРЕДСТОИТ ЗАНИМАТЬСЯ
• Улучшить рекомендации в линии - 60% времени
• Research в области рекомендаций (генеративные рекомендации) - 30% времени
• (оставшиеся 10% - организационные вопросы (встречи и т.п.))
ЖДЕМ ОТ ТЕБЯ
• Общий опыт работы в ml 2-3 года
• Опыт работы с рекомендательными системами - минимум 1 год (а лучше 2) и глубокое понимание области обработки речи (NLP)
• ИЛИ Опыт работы с моделями обработки речи (именно обучение моделек) и хорошее понимание области рекомендаций
• Необходим опыт в обучении любых нейросетей
• Глубокое понимание архитектуры трансформеров, рекуррентных сетей, сверточных сетей к контексте использования в области NLP
• Хорошее знание мат статистики и методологии AB тестов
• Большим плюсом будет знание и опыт работы с SASRec, двухбашенными моделями
🎯ЧТО ПРЕДЛАГАЕМ:
• Компания с масштабными медийными проектами (Медиа Баскет, Медиа Теннис, Дом Спорта в Санкт-Петербурге).
• Реальные карьерные треки и обучение, поддержка роста и экспертного развития
• Более 500+ скидок и привилегий у партнеров Лиги
• Корпоративные спортивные комьюнити: бег, бокс, растяжка, футбол и т. д. и всегда открыты к внедрению новых
• Удобный гибридный формат работы с гибким началом и окончанием дня
• Сокращенная пятница
• Современный офис в 30 секундах от метро с зоной отдыха
• Розыгрыши билетов на спортивные мероприятия
• Собственный хакатон и прочие активности
Резюме и вопросы @Priboch
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
ИИ: золотая лихорадка или финансовый пузырь? Как Юрген Шмидхубер смог уже всё придумать за нас? Чем занимается DS-инженер в Авито? Ответы на эти и другие вопросы о DS ищите в канале «Доска AI-объявлений».
Там инженеры Авито обсуждают самые разные темы:
📌 Рассказывают, как всё устроено изнутри — процессы, команды, философия работы.
📌 Делятся реальными кейсами и технологиями — какие модели учим и какие задачи решаем.
📌 Показывают жизнь вне кода — как отдыхают, учатся и находят идеи для проектов.
А ещё здесь появляются вакансии и анонсы мероприятий. Подписывайтесь на «Доску AI-объявлений».
Там инженеры Авито обсуждают самые разные темы:
📌 Рассказывают, как всё устроено изнутри — процессы, команды, философия работы.
📌 Делятся реальными кейсами и технологиями — какие модели учим и какие задачи решаем.
📌 Показывают жизнь вне кода — как отдыхают, учатся и находят идеи для проектов.
А ещё здесь появляются вакансии и анонсы мероприятий. Подписывайтесь на «Доску AI-объявлений».
#вакансия #ГородМосква #удаленнаяработа #DataEngineer
🔆Должность - Data Engineer, Middle и выше
🔶Компания - Арт-Финтех
⌨️Требования к кандидату:
- Гражданство и локация РФ
- Опыт проектирования потоков загрузки данных в хранилища DWH, опыт работы с
промышленными ETL (Informatica PowerCenter как плюс);
- Опыт работы с хранилищами данных (Oracle);
- Понимание финансовых инструментов и особенности их учета по РСБУ как плюс;
- Опыт работы на проектах внедрения/развития хранилищ данных от 3-х лет
✅Чем предстоит заниматься?
- Разработка нового и доработка существующего функционала в КХД;
- Автоматизация алгоритмов расчета трансфертного результата по операциям на
финансовых рынках.
- Загрузка и обработка данных для расчета финансового результата по финансовым инструментам.
🔗Условия:
Full-time, 5/2.
💵Вилка до 320к рублей на руки.
🪩Немного о нас:
Группа компаний «Арт-Финтех» более 20 лет на рынке — международный поставщик инновационных банковских программных решений. Наша компания разрабатывает ПО для финансового сектора
🖋 @Oleghols
🔆Должность - Data Engineer, Middle и выше
🔶Компания - Арт-Финтех
⌨️Требования к кандидату:
- Гражданство и локация РФ
- Опыт проектирования потоков загрузки данных в хранилища DWH, опыт работы с
промышленными ETL (Informatica PowerCenter как плюс);
- Опыт работы с хранилищами данных (Oracle);
- Понимание финансовых инструментов и особенности их учета по РСБУ как плюс;
- Опыт работы на проектах внедрения/развития хранилищ данных от 3-х лет
✅Чем предстоит заниматься?
- Разработка нового и доработка существующего функционала в КХД;
- Автоматизация алгоритмов расчета трансфертного результата по операциям на
финансовых рынках.
- Загрузка и обработка данных для расчета финансового результата по финансовым инструментам.
🔗Условия:
Full-time, 5/2.
💵Вилка до 320к рублей на руки.
🪩Немного о нас:
Группа компаний «Арт-Финтех» более 20 лет на рынке — международный поставщик инновационных банковских программных решений. Наша компания разрабатывает ПО для финансового сектора
🖋 @Oleghols
#вакансия #python #AI
🚀 Senior AI Engineer (Telegram Mini Apps)
Компания: StarLeads Traffic Media
🌏Место работы: удаленный формат
⏳Занятость: полная/частичная/ проектная (на выбор)
💸Зарплатная вилка: от 300 000 до 500 000 рублей за фулл -тайм
📩Контакт для связи: @Rumbo221
Мы строим AI-first продукты внутри экосистемы Telegram — от LLM-ассистентов до AI-driven игровых и automation платформ с 100K+ пользователей.
Ищем Senior инженера с сильной экспертизой в AI и production-разработке.
⚙️Основные задачи:
Интеграция LLM (OpenAI, Anthropic, open-source модели)
Построение RAG-систем (vector DB, embeddings, semantic search)
Разработка AI-ассистентов с multi-turn памятью
Оркестрация нескольких моделей (routing, cost optimization)
Оптимизация latency и inference pipeline
Разработка backend (Python) для AI-продуктов
Интеграция AI-функционала в Telegram Mini Apps
🌟Что ждем от тебя:
Опыт работы с LLM APIs и open-source моделями
LangChain / LlamaIndex или аналогичные фреймворки
Векторные БД (Qdrant / Pinecone / Weaviate)
Python (FastAPI)
PostgreSQL, Redis
Понимание inference, fine-tuning, LoRA — как плюс
🔥Будет преимуществом:
Production AI-продукты с реальными пользователями
Streaming responses, voice / vision модели
Highload-архитектура
Telegram Mini Apps
Откликается? Направляй CV и кейсы - с удовольствием пообщаюсь и отвечу на все вопросы.
📨Контакт для связи: @Rumbo221
🚀 Senior AI Engineer (Telegram Mini Apps)
Компания: StarLeads Traffic Media
🌏Место работы: удаленный формат
⏳Занятость: полная/частичная/ проектная (на выбор)
💸Зарплатная вилка: от 300 000 до 500 000 рублей за фулл -тайм
📩Контакт для связи: @Rumbo221
Мы строим AI-first продукты внутри экосистемы Telegram — от LLM-ассистентов до AI-driven игровых и automation платформ с 100K+ пользователей.
Ищем Senior инженера с сильной экспертизой в AI и production-разработке.
⚙️Основные задачи:
Интеграция LLM (OpenAI, Anthropic, open-source модели)
Построение RAG-систем (vector DB, embeddings, semantic search)
Разработка AI-ассистентов с multi-turn памятью
Оркестрация нескольких моделей (routing, cost optimization)
Оптимизация latency и inference pipeline
Разработка backend (Python) для AI-продуктов
Интеграция AI-функционала в Telegram Mini Apps
🌟Что ждем от тебя:
Опыт работы с LLM APIs и open-source моделями
LangChain / LlamaIndex или аналогичные фреймворки
Векторные БД (Qdrant / Pinecone / Weaviate)
Python (FastAPI)
PostgreSQL, Redis
Понимание inference, fine-tuning, LoRA — как плюс
🔥Будет преимуществом:
Production AI-продукты с реальными пользователями
Streaming responses, voice / vision модели
Highload-архитектура
Telegram Mini Apps
Откликается? Направляй CV и кейсы - с удовольствием пообщаюсь и отвечу на все вопросы.
📨Контакт для связи: @Rumbo221
✨ Компания: FastForward
😏 Должность: DL Researcher
🤑 Зарплата: $ / ₽ + Profit share bonus
🏠 Локация: Москва (офис) / гибрид
Что мы делаем?
Мы создаём высокочастотные стратегии и торгуем ими на криптовалютных биржах. Это одна из самых конкурентных и быстрорастущих сфер в мире – скучно не будет.
Ищем сильного DL-исследователя в нашу Quant Team.
Чем займёшься ты:
• Будешь разрабатывать state-of-the-art модели глубокого обучения.
• Будешь работать с современными GPU-архитектурами, CUDA и оптимизациями моделей.
• Будешь обрабатывать большие объёмы данных.
• Будешь использовать наше топовое железо, включая H200 SXM.
• Будешь делать бэктест торговых стратегий.
• Будешь внедрять торговые идеи в продакшн.
Что мы ждём:
• Bachelor’s / Master’s / PhD в STEM-направлении из сильного университета.
• Интерес или опыт в трейдинге.
• Уверенный Python и PyTorch.
• Базовые знания C++.
• Сильная база по вероятности и статистике.
• Опыт в Deep Learning и мотивация расти в этом направлении.
• Опыт в HFT с подтверждёнными результатами – большой плюс.
• Достижения в матолимпиадах / программировании (ICPC, Codeforces) / Kaggle Master+ или аналогичные – плюс.
• Умение читать и разбирать академические статьи.
• Креативное и нестандартное мышление.
Условия работы:
• Офис в Москве / гибрид / удалённо.
• Возможен гибкий график.
• Зарплата в $ / ₽.
• Прозрачная бонусная система.
• Кофе, снеки и напитки в офисе.
Контакты: @lizan_ka
Если вы пока не готовы, но у есть знакомые, которые могли бы подойти - присылайте резюме, за успешную рекомендацию выплачивается бонус!
😏 Должность: DL Researcher
🤑 Зарплата: $ / ₽ + Profit share bonus
🏠 Локация: Москва (офис) / гибрид
Что мы делаем?
Мы создаём высокочастотные стратегии и торгуем ими на криптовалютных биржах. Это одна из самых конкурентных и быстрорастущих сфер в мире – скучно не будет.
Ищем сильного DL-исследователя в нашу Quant Team.
Чем займёшься ты:
• Будешь разрабатывать state-of-the-art модели глубокого обучения.
• Будешь работать с современными GPU-архитектурами, CUDA и оптимизациями моделей.
• Будешь обрабатывать большие объёмы данных.
• Будешь использовать наше топовое железо, включая H200 SXM.
• Будешь делать бэктест торговых стратегий.
• Будешь внедрять торговые идеи в продакшн.
Что мы ждём:
• Bachelor’s / Master’s / PhD в STEM-направлении из сильного университета.
• Интерес или опыт в трейдинге.
• Уверенный Python и PyTorch.
• Базовые знания C++.
• Сильная база по вероятности и статистике.
• Опыт в Deep Learning и мотивация расти в этом направлении.
• Опыт в HFT с подтверждёнными результатами – большой плюс.
• Достижения в матолимпиадах / программировании (ICPC, Codeforces) / Kaggle Master+ или аналогичные – плюс.
• Умение читать и разбирать академические статьи.
• Креативное и нестандартное мышление.
Условия работы:
• Офис в Москве / гибрид / удалённо.
• Возможен гибкий график.
• Зарплата в $ / ₽.
• Прозрачная бонусная система.
• Кофе, снеки и напитки в офисе.
Контакты: @lizan_ka
Если вы пока не готовы, но у есть знакомые, которые могли бы подойти - присылайте резюме, за успешную рекомендацию выплачивается бонус!
Ищем преподавателя на курс Глубокое обучение в обработке изображений в университет IThub (34 ак.часа).
🔥Отличная возможность укрепить личный бренд, расширить нетворкинг и разнообращить резюме!🔥
Если вы умеете хорошо объяснять сложное и любите делиться опытом, мы будем рады видеть вас в нашей команде.
- Оплата по часовой ставке
- Занятия проводится онлайн в вечернее время в будни 1 раз в неделю по 2 пары
- Старт занятий 24 февраля
- Официальное устройство по совместительству
- Классная команда и ориентация на практику в обучении
Скинуть резюме и по вопросам можно писать @clyon27.
🔥Отличная возможность укрепить личный бренд, расширить нетворкинг и разнообращить резюме!🔥
Если вы умеете хорошо объяснять сложное и любите делиться опытом, мы будем рады видеть вас в нашей команде.
- Оплата по часовой ставке
- Занятия проводится онлайн в вечернее время в будни 1 раз в неделю по 2 пары
- Старт занятий 24 февраля
- Официальное устройство по совместительству
- Классная команда и ориентация на практику в обучении
Скинуть резюме и по вопросам можно писать @clyon27.
Telegram
Galina Bikbulatova
Head of AI / Руководитель направления ИИ
🔥 Ищем того, кто построит ИИ-подразделение с нуля
Мы не ищем «смотрителя» за готовой командой. Мы ищем Лидера, который скажет: «Давайте сделаем вот так», — и сделает. Полная свобода действий, бюджет на стек и людей, поддержка первых лиц.
Чем заниматься:
— Аудит бизнес-процессов и поиск точек роста для ИИ.
— Сбор команды (от найма до онбординга).
— Внедрение решений (LLM, MLOps, CV) и контроль ROI.
— Коммуникация с топ-менеджментом (перевод с бизнес-языка на технический и обратно).
Что важно:
✅ Успешный управленческий опыт (от 2 лет, от 3 человек в подчинении).
✅ Реальные внедрённые ИИ-проекты с измеримым результатом (пишите о них сразу!).
✅ Понимание стека: Python, SQL, LLM, MLOps — на уровне постановки задач.
✅ Бизнес-мышление и навыки убеждения.
Будет плюсом:
— Построение команды с нуля.
— Публичные выступления / статьи.
— Английский Upper-Intermediate+.
Мы даём:
💰 От 300 000 ₽ на руки (обсуждаемо)
🚀 Реальные задачи, а не «пилоты на полку»
👥 Бюджет на команду и технологии
📍 Москва / гибрид
📩 Отклик и вопросы в личные сообщения @Ere_miru
🔥 Ищем того, кто построит ИИ-подразделение с нуля
Мы не ищем «смотрителя» за готовой командой. Мы ищем Лидера, который скажет: «Давайте сделаем вот так», — и сделает. Полная свобода действий, бюджет на стек и людей, поддержка первых лиц.
Чем заниматься:
— Аудит бизнес-процессов и поиск точек роста для ИИ.
— Сбор команды (от найма до онбординга).
— Внедрение решений (LLM, MLOps, CV) и контроль ROI.
— Коммуникация с топ-менеджментом (перевод с бизнес-языка на технический и обратно).
Что важно:
✅ Успешный управленческий опыт (от 2 лет, от 3 человек в подчинении).
✅ Реальные внедрённые ИИ-проекты с измеримым результатом (пишите о них сразу!).
✅ Понимание стека: Python, SQL, LLM, MLOps — на уровне постановки задач.
✅ Бизнес-мышление и навыки убеждения.
Будет плюсом:
— Построение команды с нуля.
— Публичные выступления / статьи.
— Английский Upper-Intermediate+.
Мы даём:
💰 От 300 000 ₽ на руки (обсуждаемо)
🚀 Реальные задачи, а не «пилоты на полку»
👥 Бюджет на команду и технологии
📍 Москва / гибрид
📩 Отклик и вопросы в личные сообщения @Ere_miru
🔥 Вакансия: Senior Prompt Engineer + бэкграунд в Data Science (парт-тайм)
Дистанционный формат
Мы CyberYozh - растущая экосистема компаний в сфере кибербезопасности, образования и технологий. На рынке уже 11 лет.
🤖 О проекте
Мы создаём AI-генератор статей, книг и образовательных курсов.
Система автоматически находит и обрабатывает источники информации, а затем создаёт качественные учебные материалы — без участия человека.
⚙️ Технологический стек
• Python (основной язык разработки)
• LangChain (для работы с LLM)
• n8n (автоматизация процессов)
• Собственные решения и библиотеки
🎯 Основные задачи
• Разработка и тестирование промптов: создание эффективных промптов для разных моделей, A/B-тестирование, оптимизация качества генерации
• Работа с нейросетями: тестирование LLM, выбор оптимальных моделей, fine-tuning при необходимости
• Парсинг и обработка источников: извлечение и структурирование данных из разнородных источников
• Обработка данных: предобработка, очистка и валидация
• Оценка качества контента: разработка метрик и систем автоматической оценки
• Улучшение контента: создание пайплайнов для автоматического редактирования и улучшения текстов ✨
✅ Что ожидаем от кандидата
• Знание основ ML/NLP
• Опыт работы с LLM и промпт-инжинирингом
• Понимание работы с API нейросетей
• Опыт с LangChain или аналогичными фреймворками
• Умение проектировать системы оценки качества текста
🌟 Будет плюсом
• Опыт с n8n или другими no-code/low-code платформами
• Опыт в EdTech или образовательных проектах
• Навыки веб-скрейпинга и парсинга
• Понимание принципов создания образовательного контента
💼 Мы предлагаем
• Работу над инновационным AI-проектом в сфере образования
• Возможность экспериментировать с современными технологиями
• Удалёнку + гибкий график
• Профессиональный рост в области AI и ML 📈
• Доход в удобной для тебя валюте
Присылай резюме и свои ожидания по доходу 📩 @alisa_4ox
Дистанционный формат
Мы CyberYozh - растущая экосистема компаний в сфере кибербезопасности, образования и технологий. На рынке уже 11 лет.
🤖 О проекте
Мы создаём AI-генератор статей, книг и образовательных курсов.
Система автоматически находит и обрабатывает источники информации, а затем создаёт качественные учебные материалы — без участия человека.
⚙️ Технологический стек
• Python (основной язык разработки)
• LangChain (для работы с LLM)
• n8n (автоматизация процессов)
• Собственные решения и библиотеки
🎯 Основные задачи
• Разработка и тестирование промптов: создание эффективных промптов для разных моделей, A/B-тестирование, оптимизация качества генерации
• Работа с нейросетями: тестирование LLM, выбор оптимальных моделей, fine-tuning при необходимости
• Парсинг и обработка источников: извлечение и структурирование данных из разнородных источников
• Обработка данных: предобработка, очистка и валидация
• Оценка качества контента: разработка метрик и систем автоматической оценки
• Улучшение контента: создание пайплайнов для автоматического редактирования и улучшения текстов ✨
✅ Что ожидаем от кандидата
• Знание основ ML/NLP
• Опыт работы с LLM и промпт-инжинирингом
• Понимание работы с API нейросетей
• Опыт с LangChain или аналогичными фреймворками
• Умение проектировать системы оценки качества текста
🌟 Будет плюсом
• Опыт с n8n или другими no-code/low-code платформами
• Опыт в EdTech или образовательных проектах
• Навыки веб-скрейпинга и парсинга
• Понимание принципов создания образовательного контента
💼 Мы предлагаем
• Работу над инновационным AI-проектом в сфере образования
• Возможность экспериментировать с современными технологиями
• Удалёнку + гибкий график
• Профессиональный рост в области AI и ML 📈
• Доход в удобной для тебя валюте
Присылай резюме и свои ожидания по доходу 📩 @alisa_4ox
Когда AI‑проект «горит» 🔥, а штат расширять нельзя (или не успеваете нанять), самый дорогой ресурс — время руководителя на поиск и техотбор ⏳
Pine Forest AI — аутстафф AI‑специалистов и команд под ваши задачи, без расширения штата.
Встраиваем людей в вашу команду и процессы, чтобы вы быстрее дошли до продакшна 🚀 и снизили риски найма
Что можем закрыть:
- ML‑инженеры / Data Scientists
- LLM Engineers / разработчики AI‑агентов
- NLP / RAG‑специалисты
- Computer Vision
- MLOps / инфраструктура
- AI‑аналитики / продукт
Форматы:
- 1 эксперт (part‑time от 20 ч/нед или full‑time)
- мини‑команда 2–3 человека для пилота/небольшого продукта
- AI‑команда под направление «под ключ»
Почему это работает для руководителей, кто отвечает за найм под проекты:
⚡️ Первые кандидаты за 3–7 дней
🎯 Отбор и техинтервью — на нас (к вам приходят только релевантные профили)
🔄 Встраивание в ваши процессы (Scrum/Kanban, ваш таск‑трекер и каналы)
📌 Прозрачность: ставки, отчётность по часам/результатам, понятные SLA
🔐 NDA + требования к безопасности/данным
Нужно усилить AI‑команду?
Напишите нам @pine_forest_ai_support: роль + стек + срок + формат — за 1–3 дня пришлём 2–3 релевантных профиля и вилку по ставкам.
Если удобнее — отправим PDF с примерами профилей специалистов.
Подробнее
#Реклама
О рекламодателе
Pine Forest AI — аутстафф AI‑специалистов и команд под ваши задачи, без расширения штата.
Встраиваем людей в вашу команду и процессы, чтобы вы быстрее дошли до продакшна 🚀 и снизили риски найма
Что можем закрыть:
- ML‑инженеры / Data Scientists
- LLM Engineers / разработчики AI‑агентов
- NLP / RAG‑специалисты
- Computer Vision
- MLOps / инфраструктура
- AI‑аналитики / продукт
Форматы:
- 1 эксперт (part‑time от 20 ч/нед или full‑time)
- мини‑команда 2–3 человека для пилота/небольшого продукта
- AI‑команда под направление «под ключ»
Почему это работает для руководителей, кто отвечает за найм под проекты:
⚡️ Первые кандидаты за 3–7 дней
🎯 Отбор и техинтервью — на нас (к вам приходят только релевантные профили)
🔄 Встраивание в ваши процессы (Scrum/Kanban, ваш таск‑трекер и каналы)
📌 Прозрачность: ставки, отчётность по часам/результатам, понятные SLA
🔐 NDA + требования к безопасности/данным
Нужно усилить AI‑команду?
Напишите нам @pine_forest_ai_support: роль + стек + срок + формат — за 1–3 дня пришлём 2–3 релевантных профиля и вилку по ставкам.
Если удобнее — отправим PDF с примерами профилей специалистов.
Подробнее
#Реклама
О рекламодателе
🌍 Экспедиция продолжается!
Стартовал второй конкурс по археологии от Phystech.Genesis.
Участникам предстоит разработать ПО для поиска археологических объектов в рельефе и под поверхностью земли по данным дистанционного и глубинного зондирования.
🔎 Зачем участвовать?
• Решить социально значимую задачу и заявить о себе.
• Побороться за призовой фонд — 15 млн ₽.
📌 Что нужно для участия?
• Уверенные навыки в CV/ML.
• Команда из 2–5 человек.
Формат: онлайн на DS-платформе Phystech.Genesis.
Участвовать могут как физические лица, так и компании.
⏳ Подай заявку до 31 марта по ссылке.
Стартовал второй конкурс по археологии от Phystech.Genesis.
Участникам предстоит разработать ПО для поиска археологических объектов в рельефе и под поверхностью земли по данным дистанционного и глубинного зондирования.
🔎 Зачем участвовать?
• Решить социально значимую задачу и заявить о себе.
• Побороться за призовой фонд — 15 млн ₽.
📌 Что нужно для участия?
• Уверенные навыки в CV/ML.
• Команда из 2–5 человек.
Формат: онлайн на DS-платформе Phystech.Genesis.
Участвовать могут как физические лица, так и компании.
⏳ Подай заявку до 31 марта по ссылке.
#remote #удаленка #вакансия #data #dataanalyst #analyst #fulltime
Data Analyst Senior
Локация: !только РФ!
Формат: фултайм, удаленка
Оформление: ИП
Компания: Top Selection
ЗП вилка: 280-300 k руб. мес. gross
Проект: Разработка CRM нового поколения
📌 Требования:
Hard Skills:
• SQL: оптимизация, оконные функции, работа с терабайтами (ClickHouse, Vertica, Redshift)
• Python: Pandas, SciPy, Statsmodels, прототипы ML
• Статистика: A/B-тесты, bootstrap, power analysis, MDE, множественное тестирование
• DWH: проектирование витрин, работа с версионированием (SCD), слоистость данных
• Оркестрация: Airflow (DAGs, сенсоры, мониторинг пайплайнов), альтернативы (Dagster/Prefect)
• BI: self-service, производительность отчетов, data governance
Soft Skills:
• Автономность: сам ищет задачи, не ждет ТЗ
• Бизнес-перевод: от вопросов CEO к SQL и обратно
• Менторство: растит джунов, ревьюит код
• Стейкхолдеры: аргументирует приоритеты, умеет отказать
Nice to Have:
• Опыт работы с NoSQL БД (MongoDB, Cassandra, Elasticsearch)
• Знание dbt
• Выступления на конференциях / публикации
• Английский для переговоров
👌 Контакты: @tenedius
Прикрепляйте резюме + скрининг по требованиям (‘+,-’)
Data Analyst Senior
Локация: !только РФ!
Формат: фултайм, удаленка
Оформление: ИП
Компания: Top Selection
ЗП вилка: 280-300 k руб. мес. gross
Проект: Разработка CRM нового поколения
📌 Требования:
Hard Skills:
• SQL: оптимизация, оконные функции, работа с терабайтами (ClickHouse, Vertica, Redshift)
• Python: Pandas, SciPy, Statsmodels, прототипы ML
• Статистика: A/B-тесты, bootstrap, power analysis, MDE, множественное тестирование
• DWH: проектирование витрин, работа с версионированием (SCD), слоистость данных
• Оркестрация: Airflow (DAGs, сенсоры, мониторинг пайплайнов), альтернативы (Dagster/Prefect)
• BI: self-service, производительность отчетов, data governance
Soft Skills:
• Автономность: сам ищет задачи, не ждет ТЗ
• Бизнес-перевод: от вопросов CEO к SQL и обратно
• Менторство: растит джунов, ревьюит код
• Стейкхолдеры: аргументирует приоритеты, умеет отказать
Nice to Have:
• Опыт работы с NoSQL БД (MongoDB, Cassandra, Elasticsearch)
• Знание dbt
• Выступления на конференциях / публикации
• Английский для переговоров
👌 Контакты: @tenedius
Прикрепляйте резюме + скрининг по требованиям (‘+,-’)
Две вакансии: DS и DO.
Аналитический центр Минприроды России - подведомственное учреждение Министерства природных ресурсов и экологии РФ.
Центр организовывается с нуля - уникальная возможность быть у истоков рождения. Задача центра - привнести в Министерство цифровизацию в виде автоматизации как в работе с беспилотными летательными аппаратами, так и в текущую вспомогательную и непосредственную деятельность.
DS:
Образование: высшее (желательно техническое)
Опыт: 1-3 года
Офис: Москва
Стек технологий:
- Владение статистическими методами
- Способность создавать и оценивать ML-модели
- Хорошее знание Python, опыт работы с фреймворками (scikit-learn, TensorFlow, PyTorch)
- Хорошее знание SQL (желательно PostgreSQL)
Желательно:
- FastAPI/Flask/Django
- MLOps
Описание вакансии:
Решает ключевые задачи анализа данных (получение, оценка, обработка), разрабатывает и внедряет модели машинного обучения (классический ML, CV, NLP), проводит эксперименты и исследования.
DevOps:
Образование: высшее (желательно техническое)
Опыт: 1-3 года
Офис: Москва
Стек технологий:
Docker (контейнеризация)
Kubernetes (оркестрация)
CI/CD инструменты (Jenkins, GitLab CI/CD)
Автоматизация процессов развертывания.
Желательно:
Опыт работы с RabbitMQ, Kafka;
Опыт работы с Redis;
Опыт работы с системами мониторинга Prometheus, Grafana, Zabbix;
Описание вакансии:
Автоматизирует деплоймент моделей, занимается мониторингом инфраструктуры, обеспечивает бесперебойную работу сервисов, настраивает среду разработки, водит данные как по ssh так и по API.
Зарплатные предложения: от 170 т.р. на руки в белую в зависимости от знаний и опыта.
📝 По всем вопросам: @musit
Аналитический центр Минприроды России - подведомственное учреждение Министерства природных ресурсов и экологии РФ.
Центр организовывается с нуля - уникальная возможность быть у истоков рождения. Задача центра - привнести в Министерство цифровизацию в виде автоматизации как в работе с беспилотными летательными аппаратами, так и в текущую вспомогательную и непосредственную деятельность.
DS:
Образование: высшее (желательно техническое)
Опыт: 1-3 года
Офис: Москва
Стек технологий:
- Владение статистическими методами
- Способность создавать и оценивать ML-модели
- Хорошее знание Python, опыт работы с фреймворками (scikit-learn, TensorFlow, PyTorch)
- Хорошее знание SQL (желательно PostgreSQL)
Желательно:
- FastAPI/Flask/Django
- MLOps
Описание вакансии:
Решает ключевые задачи анализа данных (получение, оценка, обработка), разрабатывает и внедряет модели машинного обучения (классический ML, CV, NLP), проводит эксперименты и исследования.
DevOps:
Образование: высшее (желательно техническое)
Опыт: 1-3 года
Офис: Москва
Стек технологий:
Docker (контейнеризация)
Kubernetes (оркестрация)
CI/CD инструменты (Jenkins, GitLab CI/CD)
Автоматизация процессов развертывания.
Желательно:
Опыт работы с RabbitMQ, Kafka;
Опыт работы с Redis;
Опыт работы с системами мониторинга Prometheus, Grafana, Zabbix;
Описание вакансии:
Автоматизирует деплоймент моделей, занимается мониторингом инфраструктуры, обеспечивает бесперебойную работу сервисов, настраивает среду разработки, водит данные как по ssh так и по API.
Зарплатные предложения: от 170 т.р. на руки в белую в зависимости от знаний и опыта.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Компания FastForward pro позиция Quantitative Trader
О нас:
Мы занимаемся высокочастотным трейдингом (HFT) - разрабатываем алгоритмы, которые сами торгуют на биржах по всему миру, совершая сотни тысяч сделок в день.
Наша команда состоит из сильнейших разработчиков и исследователей: в команде несколько Kaggle Grandmaster/Master, включая топ-3 Kaggle мира, участники ICPC, выпускники МГУ, ВШЭ, МФТИ, РЭШ.
Cейчас мы расширяем команду и ищем коллегу на позицию Quantitative Trader для решения одной из самых сложных задач в квантовой торговле.
Чем заниматься:
- Генерация идей и проверка гипотез
- Бэктестинг и оптимизация
- Адаптация стратегий под биржи
- Сравнение с лайвом и вывод в прод
Требования:
- Студент/выпускник топ-вуза по STEM
- Опыт в HFT, Kaggle Master, ICPC и пр.
- Интерес или опыт в трейдинге
- Python + DS-библиотеки
- Git/Linux — плюс
- Сильная матстатистика
- Знание C++ — опционально
Условия:
Офис, мощная техника, гибкий график, бонусы, кофе и снеки.
Ждем ваше резюме!
PS: за успешную рекомндацию предусмотрен бонус, так что также можно присылать резюме
Все вопросы и резюме присылайте в телеграм: @lizan_ka
О нас:
Мы занимаемся высокочастотным трейдингом (HFT) - разрабатываем алгоритмы, которые сами торгуют на биржах по всему миру, совершая сотни тысяч сделок в день.
Наша команда состоит из сильнейших разработчиков и исследователей: в команде несколько Kaggle Grandmaster/Master, включая топ-3 Kaggle мира, участники ICPC, выпускники МГУ, ВШЭ, МФТИ, РЭШ.
Cейчас мы расширяем команду и ищем коллегу на позицию Quantitative Trader для решения одной из самых сложных задач в квантовой торговле.
Чем заниматься:
- Генерация идей и проверка гипотез
- Бэктестинг и оптимизация
- Адаптация стратегий под биржи
- Сравнение с лайвом и вывод в прод
Требования:
- Студент/выпускник топ-вуза по STEM
- Опыт в HFT, Kaggle Master, ICPC и пр.
- Интерес или опыт в трейдинге
- Python + DS-библиотеки
- Git/Linux — плюс
- Сильная матстатистика
- Знание C++ — опционально
Условия:
Офис, мощная техника, гибкий график, бонусы, кофе и снеки.
Ждем ваше резюме!
PS: за успешную рекомндацию предусмотрен бонус, так что также можно присылать резюме
Все вопросы и резюме присылайте в телеграм: @lizan_ka
#AI #VoiceTech #DS #AIEngineer
Привет, это Voximplant! Сейчас мы ищем AI Engineer для задач в направлении voice/text.
💻Мы международная SaaS компания в области облачных коммуникаций. Если быть точнее CPaaS - Communication Platform as a Service.
Мы создаём платформу, которая позволяет компаниям по всему миру строить клиентские коммуникации внутри своих продуктов и бизнес-процессов. Через нашу инфраструктуру бизнесы запускают голосовые сервисы, контакт-центры, омниканальные коммуникации, автоматизацию взаимодействия с клиентами и решения на базе AI.
У нас есть 2 направления бизнеса: B2B и B2D. B2B - облачные контакт-центры, B2D (business to developers) - платформа-лего для разработчиков, внутри которой можно строить свою собственную коммуникационную платформу.
О Voximplant в 2026 году:
С 2013 года на рынке облачных коммуникаций;
300+ сотрудников;
30 000 клиентов по всему миру;
3 млрд звонков обрабатываем в год.
🔖Задачи:
Проектировать архитектуру голосовых ботов: многокомпонентные сервисы, API-интерфейсы, инструменты управления и автоматизации;
Интегрировать RAG-решения, включая векторный поиск, чанкование, embedding;
Погружаться в детали проектов, анализировать ограничения и выбирать подходы к реализации;
Прототипировать интеграции с поставщиками (ASR, TTS, LLM, Turn Detector, Noise filter);
Проводить бенчмаркинг поставщиков (latency, throughput, cost);
Улучшать технические метрики продуктов (latency, количество ошибок);
Развертывать модели в облаках и оборачивать их в сервисы;
Развивать подходы к автотестированию в тексте и голосе;
Вместе с продактом и технической командой работать над развитием продукта;
Сопровождать запуски проектов для клиентов;
🖇Ожидания от будущего коллеги:
Опыт проектирования комплексных LLM-систем или AI-платформ;
Опыт интеграции моделей разных вендоров: OpenAI, Qwen и других;
🖇Опыт работы с ASR/TTS:
управление потоками речи в реальном времени,
корректное восстановление контекста после прерывания,
согласование таймингов между распознаванием, ответом и синтезом речи;
Понимание современных подходов к RAG, включая:
работу с векторными базами данных,
разработку и настройку embedding-пайплайнов.
Опыт работы с function calling, tools, agents и понимание архитектуры цепочек промптов;
Опыт участия, внедрения или создания внутренних инструментов для работы с LLM-инструментарием, а также их мониторинга;
Уверенные навыки программирования на Python:
построение пайплайнов,
интеграция с API LLM и векторными базами,
автоматизация процессов.
Умение четко излагать технические идеи, документировать архитектурные решения и менторить коллег.
⌨️Будет плюсом:
Опыт разработки платформенных решений, SDK или low-code инструментов для AI-ассистентов и поддержки команд;
Знания и опыт работы с ML-мониторингом, логированием, observability и CI/CD для LLM-инструментов;
Навыки проектирования мультимодальных систем: обработка текста, аудио и интеграция мультимодальных моделей.
🖱Предлагаем:
Мы - продуктовая компания, которая создает технически сложный и востребованный продукт для бизнеса;
Гибкое начало рабочего дня;;
Работа в аккредитованной IT-компании;
Одна из 2-х льгот на выбор за счет компании (с возможностью воспользоваться другой на корпоративных условиях): ДМС (Лучи), Корпоративное обучение английскому/испанскому языку до 2-х раз в неделю;
Корпоративные скидки от BestBenefits;
Удалённый формат работы, при желании гибрида — Московский офис находится в пяти минутах от метро Тульская, рядом с Даниловским рынком;
Современные и удобные инструменты, софт и оборудование для работы.
Процесс найма:
Скрининг с HR;
Техническое интервью;
Оффер.
Резюме ждёт Ольга @olgas_itrec
Привет, это Voximplant! Сейчас мы ищем AI Engineer для задач в направлении voice/text.
💻Мы международная SaaS компания в области облачных коммуникаций. Если быть точнее CPaaS - Communication Platform as a Service.
Мы создаём платформу, которая позволяет компаниям по всему миру строить клиентские коммуникации внутри своих продуктов и бизнес-процессов. Через нашу инфраструктуру бизнесы запускают голосовые сервисы, контакт-центры, омниканальные коммуникации, автоматизацию взаимодействия с клиентами и решения на базе AI.
У нас есть 2 направления бизнеса: B2B и B2D. B2B - облачные контакт-центры, B2D (business to developers) - платформа-лего для разработчиков, внутри которой можно строить свою собственную коммуникационную платформу.
О Voximplant в 2026 году:
С 2013 года на рынке облачных коммуникаций;
300+ сотрудников;
30 000 клиентов по всему миру;
3 млрд звонков обрабатываем в год.
🔖Задачи:
Проектировать архитектуру голосовых ботов: многокомпонентные сервисы, API-интерфейсы, инструменты управления и автоматизации;
Интегрировать RAG-решения, включая векторный поиск, чанкование, embedding;
Погружаться в детали проектов, анализировать ограничения и выбирать подходы к реализации;
Прототипировать интеграции с поставщиками (ASR, TTS, LLM, Turn Detector, Noise filter);
Проводить бенчмаркинг поставщиков (latency, throughput, cost);
Улучшать технические метрики продуктов (latency, количество ошибок);
Развертывать модели в облаках и оборачивать их в сервисы;
Развивать подходы к автотестированию в тексте и голосе;
Вместе с продактом и технической командой работать над развитием продукта;
Сопровождать запуски проектов для клиентов;
🖇Ожидания от будущего коллеги:
Опыт проектирования комплексных LLM-систем или AI-платформ;
Опыт интеграции моделей разных вендоров: OpenAI, Qwen и других;
🖇Опыт работы с ASR/TTS:
управление потоками речи в реальном времени,
корректное восстановление контекста после прерывания,
согласование таймингов между распознаванием, ответом и синтезом речи;
Понимание современных подходов к RAG, включая:
работу с векторными базами данных,
разработку и настройку embedding-пайплайнов.
Опыт работы с function calling, tools, agents и понимание архитектуры цепочек промптов;
Опыт участия, внедрения или создания внутренних инструментов для работы с LLM-инструментарием, а также их мониторинга;
Уверенные навыки программирования на Python:
построение пайплайнов,
интеграция с API LLM и векторными базами,
автоматизация процессов.
Умение четко излагать технические идеи, документировать архитектурные решения и менторить коллег.
⌨️Будет плюсом:
Опыт разработки платформенных решений, SDK или low-code инструментов для AI-ассистентов и поддержки команд;
Знания и опыт работы с ML-мониторингом, логированием, observability и CI/CD для LLM-инструментов;
Навыки проектирования мультимодальных систем: обработка текста, аудио и интеграция мультимодальных моделей.
🖱Предлагаем:
Мы - продуктовая компания, которая создает технически сложный и востребованный продукт для бизнеса;
Гибкое начало рабочего дня;;
Работа в аккредитованной IT-компании;
Одна из 2-х льгот на выбор за счет компании (с возможностью воспользоваться другой на корпоративных условиях): ДМС (Лучи), Корпоративное обучение английскому/испанскому языку до 2-х раз в неделю;
Корпоративные скидки от BestBenefits;
Удалённый формат работы, при желании гибрида — Московский офис находится в пяти минутах от метро Тульская, рядом с Даниловским рынком;
Современные и удобные инструменты, софт и оборудование для работы.
Процесс найма:
Скрининг с HR;
Техническое интервью;
Оффер.
Резюме ждёт Ольга @olgas_itrec
🚀 Вакансия: Junior/Middle Data Scientist
🏦 Компания: Сбер, Команда AI-трансформации B2B
🤑 Финансы: 190k/240k gross + годовой бонус
🏙 Локация: г. Москва, м. Кутузовская, Сбер-Сити
Наша команда занимается внедрением AI и ML в процессы ценообразования кредитныхбанковских продуктов. Наши заказчики - Блок Финансы и Блок Корпоративный инвестиционный бизнес. В процессе работы мы реализуем весь жизненный цикл модели - от сбора требований до интеграции решения в бизнес-процессы. Результаты нашей работы влияют как на Банк (изменение структуры баланса, и снижение взятых на Банк рисков), так и на клиентов (предложение кастомных наборов банковских продуктов по индивидуальным ценам).
👷♂️ Что нужно делать:
У нас есть два направления и занятость на них смешенная. Возможна как работа только по одному, так и микс из обоих.
Middle DS
Направление GenAI:
Проектировать и разрабатывать архитектуру AI-агентов на базе LLM
Строить агентные системы (ReAct, Plan-and-Execute, Multi-Agent) с использованием LangChain, LangGraph
Интегрировать агентов с внутренними API и банковскими системами
Разрабатывать RAG-пайплайны
Внедрять агентов в продакшн и обеспечивать их надежную работу
Оценивать качество и метрики агентных решений
Junior DS
Направление ClassicML:
Проводить сбор, очистку и анализ данных;
Формировать и проверять гипотезы;
Выбирать архитектуру моделей;
Разрабатывать ML-модели и алгоритмы для финансовых задач;
Выводить модели в production и интегрировать результаты в бизнес-процессы;
Сопровождать и поддерживать реализованные решения.
Взаимодействовать с заказчиками;
📩 Резюме и вопросы слать в тг @VNKazanir
🏦 Компания: Сбер, Команда AI-трансформации B2B
🤑 Финансы: 190k/240k gross + годовой бонус
🏙 Локация: г. Москва, м. Кутузовская, Сбер-Сити
Наша команда занимается внедрением AI и ML в процессы ценообразования кредитныхбанковских продуктов. Наши заказчики - Блок Финансы и Блок Корпоративный инвестиционный бизнес. В процессе работы мы реализуем весь жизненный цикл модели - от сбора требований до интеграции решения в бизнес-процессы. Результаты нашей работы влияют как на Банк (изменение структуры баланса, и снижение взятых на Банк рисков), так и на клиентов (предложение кастомных наборов банковских продуктов по индивидуальным ценам).
👷♂️ Что нужно делать:
У нас есть два направления и занятость на них смешенная. Возможна как работа только по одному, так и микс из обоих.
Middle DS
Направление GenAI:
Проектировать и разрабатывать архитектуру AI-агентов на базе LLM
Строить агентные системы (ReAct, Plan-and-Execute, Multi-Agent) с использованием LangChain, LangGraph
Интегрировать агентов с внутренними API и банковскими системами
Разрабатывать RAG-пайплайны
Внедрять агентов в продакшн и обеспечивать их надежную работу
Оценивать качество и метрики агентных решений
Junior DS
Направление ClassicML:
Проводить сбор, очистку и анализ данных;
Формировать и проверять гипотезы;
Выбирать архитектуру моделей;
Разрабатывать ML-модели и алгоритмы для финансовых задач;
Выводить модели в production и интегрировать результаты в бизнес-процессы;
Сопровождать и поддерживать реализованные решения.
Взаимодействовать с заказчиками;
📩 Резюме и вопросы слать в тг @VNKazanir